OpenAI DevDay 2026: Dots, новая Sol и скорость за $500

Что меня зацепило на презентации

На DevDay 29 сентября 2026 года OpenAI показала персонального агента Dots, GPT-6.1 Sol, ускоренный режим для Astra и обновления для разработчиков. Я смотрел на эти анонсы с довольно приземлённым вопросом: какие из них помогут в моих проектах, а какие пока красиво выглядят только на сцене? Этот разбор относится к состоянию продуктов и тарифов на конец сентября 2026 года. Доступность и цены после записи могли измениться.

Самым интересным для меня оказался Dots. Ему можно дать задачу и подключить приложения; агент работает на собственном облачном компьютере, а затем возвращается с результатом или вопросом. По идее это похоже на знакомые мне OpenClaw и Hermes, только агент сразу встроен в экосистему OpenAI. Особенно хочется проверить работу с ChatGPT, Codex и моими приложениями: не придётся ли каждый раз снова объяснять, где проект и что уже сделано?

Dots: интересный агент, которого я тогда ещё не пробовал

В день подготовки сценария Dots до моего аккаунта ещё не добрался. Поэтому оценить удобство реальной работы я не мог. По документации он использует GPT-6 Astra, облачное окружение, приложения и собственную память. Фоновое чтение подключённых данных и действия от вашего имени регулируются правами и проверками. Собственный компьютер агенту подключают отдельно; его облачная машина не означает автоматического доступа к файлам ноутбука.

На запуске доступ заявлялся для подходящих Pro, Business Premium и корпоративной беты, с региональными и возрастными ограничениями. Для Plus конкретного обещания тогда не было. Даже подходящий тариф не гарантировал немедленный доступ: раскатка шла постепенно. Для меня вопрос был не только в цене, но и в доверии. Найти информацию в почте — одно. Отправить письмо, изменить код или что-то опубликовать — другое. Это разные разрешения, и их надо проверять на реальных задачах.

Новая Sol должна проявить себя в знакомом проекте

GPT-6.1 Sol появилась примерно через неделю после GPT-6 Sol. Для меня это неожиданно быстрый следующий выпуск. OpenAI заявила улучшения в программировании, работе с документами и управлении компьютером. В опубликованных тогда тестах самой компании и в независимом индексе Artificial Analysis новая версия выглядела сильнее прежней и в отдельных настройках приблизилась к Astra.

Но после Claude Opus 5.5 мне обычная шестая Sol на моих задачах казалась слабее и менее удобной. Это личное впечатление, не общий рейтинг моделей. К моменту написания сценария GPT-6.1 Sol до моего аккаунта ещё не добралась. Значит, честная проверка впереди: дать ей знакомый проект, сравнить качество решения, число переделок и собственное время на контроль. Бенчмарк может подсказать, что попробовать, но не ответит за мой рабочий день.

Ultrafast: скорость, которой очень хочется воспользоваться

Меня раздражает, когда Sol или Astra долго думают, а через несколько минут выясняется, что модель вообще пошла не туда. Поэтому показанный Ultrafast для Astra попал прямо в больное место. В Codex OpenAI обещала ускорение генерации до восьми раз и до 300 токенов в секунду. В демонстрации это выглядело прекрасно. Но это заявленная скорость режима в условиях компании; задачи пользователя целиком не обязаны завершаться в восемь раз быстрее.

Цена быстро возвращает на землю. На момент анонса API Ultrafast для Astra на коротком контексте стоил в шесть раз дороже обычного API. В подписке режим входил в Pro за $500 и корпоративные варианты. На Pro за $100 или $200 его нельзя было открыть даже докупленными кредитами. Я бы с удовольствием попробовал такой режим на своём проекте, но платить за постоянную работу столько не готов. Небольшой опыт через API — другое дело. Здесь важно не спутать три числа: «до восьми раз быстрее» — заявка про Codex, шестикратная цена — про API, а $500 — про подписку.

API для агентов и коротких решений

Agents API добавляет возможность встроить в приложение агента, который пользуется облачным браузером и инструментами, проходя задачу в несколько шагов. Мне интересно, какие реальные продукты на этом построят. Но если агент долго нажимает кнопки, снова вызывает модель и держит облачное окружение, счёт будет отличаться от цены одного сообщения в чате. При планировании такой функции я бы сначала измерил расход на полный сценарий.

Decisions API мне ближе. В своей домашней колонке я уже пробовал похожую задачу с Jev: пользователь произносит фразу как хочет, модель выбирает один из конечных маршрутов — погода, музыка или большой агент. Затем код выполняет разрешённое действие. Decisions API выбирает вариант по тексту или изображению. Похожесть задачи не означает, что внутри это Jev или что скорость и точность одинаковы. Доступ тогда был ограничен, сам API я ещё не тестировал.

Плагины ChatGPT получили возможность показывать интерактивный интерфейс. Я пока не знаю, станет ли это полезным для обычного пользователя. Для меня новость будет не в самом существовании экрана, а в приложениях, где он действительно помогает сделать задачу быстрее.

Codex Cloud: ноутбук закрыт, задача идёт

Сначала я не понял, что нового в Codex Cloud: управлять задачей с телефона можно было и раньше. Разница в месте исполнения. Раньше телефон мог быть пультом для агента на моём компьютере; теперь задача запускается в облачной машине и продолжается, когда ноутбук закрыт. Мне нравится сценарий: поручил исправить ошибку, ушёл, вернулся и проверил готовые изменения. Cloud на тот момент был доступен и в Plus.

Мои проекты часто не заканчиваются пул-реквестом. Есть VPS и домашний сервер, куда нужно доставить изменение и проверить реальное поведение. Документация на конец сентября допускала подключение облачного окружения через Tailscale к частным HTTP/HTTPS-сервисам, но не обещала привычный SSH через эту частную сеть. Значит, веб-интерфейс домашнего сервера и деплой по SSH — разные случаи. С публичным VPS и конкретными доступами мне ещё предстояло разбираться. Возможно, для части задач локальный Codex останется удобнее.

Облачные сессии Claude Code тоже умеют работать с репозиторием на удалённой машине. Поэтому я не стал бы объявлять сам факт «ноутбук можно закрыть» уникальным преимуществом Codex. Здесь решат удобство настройки, доступы и качество результата на моих проектах — после личного сравнения.

Space, тарифы и то, что я проверю первым

ChatGPT Space задумали как общее место для материалов проекта, страниц и совместной работы с агентами. Для команды я вижу смысл: обсуждение, документы и задачи в одном пространстве. Для себя одного пока не уверен, что хочу ещё одну папку с заметками. Здесь только практическая проба покажет, станет ли она частью моего процесса.

С тарифами у меня более определённая реакция. Новый Pro за $500 включал Ultrafast и большой объём использования. А Pro за $200 для новых подписчиков, согласно тогдашним объяснениям OpenAI, сохранил цену, но давал примерно вдвое меньший включённый объём в эквиваленте стоимости API, чем раньше. Старую шкалу «20× Plus» можно условно пересчитать как «около 10×», но это моя арифметическая аналогия, а не название тарифа и не точный прогноз числа выполненных задач. Действующим подписчикам прежние условия временно сохраняли до 29 октября 2026 года. Для меня это всё равно выглядело как сокращение ценности дорогого тарифа.

Первым делом я хотел попробовать Dots, затем новую Sol на знакомых задачах и, если получится без безумных расходов, Ultrafast. На сцене обещания смотрелись убедительно. Но лучший ответ для меня по-прежнему даёт собственный проект: сколько времени я выиграл, сколько раз переделывал результат и пришлось ли после этого спасать работающий сервер.